Centre dedocumentation
scientifique

Online flu epidemiological deep modeling on disease contact network / Liang Zhao in Geoinformatica [en ligne], vol 24 n° 2 (April 2020)  

Public [article]  inGeoinformatica [en ligne] > vol 24 n° 2 (April 2020) . - pp 443 – 475 Titre : Online flu epidemiological deep modeling on disease contact network Type de document : Article/Communication Auteurs : Liang Zhao, Auteur ; Jiangzhuo Chen, Auteur ; Feng Chen, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 443 – 475 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal [Termes descripteurs IGN] classification semi-dirigée [Termes descripteurs IGN] données localisées des bénévoles [Termes descripteurs IGN] épidémie [Termes descripteurs IGN] itération [Termes descripteurs IGN] maladie infectieuse [Termes descripteurs IGN] maladie virale [Termes descripteurs IGN] modélisation [Termes descripteurs IGN] optimisation (mathématiques) [Termes descripteurs IGN] réseau social [Termes descripteurs IGN] surveillance sanitaire Résumé : (auteur) The surveillance and preventions of infectious disease epidemics such as influenza and Ebola are important and challenging issues. It is therefore crucial to characterize the disease progress and epidemics process efficiently and accurately. Computational epidemiology can model the progression of the disease and its underlying contact network, but as yet lacks the ability to process of real-time and fine-grained surveillance data. Social media, on the other hand, provides timely and detailed disease surveillance but is insensible to the underlying contact network and disease model. To address these challenges simultaneously, this paper proposes a novel semi-supervised neural network framework that integrates the strengths of computational epidemiology and social media mining techniques for influenza epidemiological modeling. Specifically, this framework learns social media users’ health states and intervention actions in real time, regularized by the underlying disease model and contact network. The learned knowledge from social media can then be fed into the computational epidemic model to improve the efficiency and accuracy of disease diffusion modeling. We propose an online optimization algorithm that iteratively processes the above interactive learning process. he extensive experimental results provided demonstrated that our approach can not only outperform competing methods by a substantial margin in forecasting disease outbreaks, but also characterize the individual-level disease progress and diffusion effectively and efficiently. Numéro de notice : A2020-359 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10707-019-00376-9 date de publication en ligne : 25/07/2019 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-019-00376-9 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95264 [article]

Epidémiologie et géographie / Marc Souris (2019)

Public Titre : Epidémiologie et géographie : principes, méthodes et outils de l'analyse spatiale Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Marc Souris, Auteur ; Florent Demoraes, Préfacier, etc. Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2019 Collection : Systèmes d'information, web et société Importance : 276 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78405-573-8 Note générale : Glossaire et bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] analyse spatio-temporelle [Termes descripteurs IGN] données spatiotemporelles [Termes descripteurs IGN] épidémie [Termes descripteurs IGN] modélisation spatio-temporelle [Termes descripteurs IGN] représentation cartographique [Termes descripteurs IGN] risque sanitaire Index. décimale : 37.20 Analyse spatiale et ses outils Résumé : (Editeur) Les phénomènes de santé impliquent très souvent des relations spatiales et temporelles entre les individus et des facteurs de risque liés à la géographie et à l’environnement. L’utilisation de la localisation dans l’analyse et la compréhension des phénomènes de santé est donc essentielle. Épidémiologie et géographie propose une vue d’ensemble des objectifs, des principes, des méthodes et des outils de l’analyse spatiale et des systèmes d’information géographique appliqués au domaine de la santé. Il constitue une introduction pratique à l’analyse spatio-temporelle pour l’épidémiologie et la géographie de la santé, avec une approche pédagogique illustrée par des exemples concrets. Cet ouvrage présente un aperçu simple et complet de l’utilisation de l’analyse spatiale pour les étudiants en épidémiologie, les professionnels de santé publique, les épidémiologistes, les géographes de la santé et les spécialistes en études de santé-environnement. Note de contenu : 1. Contexte méthodologique 2. Analyse spatiale d’un phénomène de santé : principes généraux 3. Données spatialisées en santé 4. Représentations cartographiques et outils de synthèse 5. Analyse de la distribution spatiale 6. Analyse spatiale du risque 7. Analyses et modélisations spatio-temporelles Numéro de notice : 26027 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92782

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
26027-01	37.20	Livre	Centre de documentation	Géomatique	Sorti jusqu'au 07/09/2020

Spatial discontinuities, health and mobility - What do the Google's POIs and tweets tell us about Bangkok's (Thailand) structures and spatial dynamics? / Alexandre Cebeillac in Revue internationale de géomatique, vol 28 n° 4 (octobre - décembre 2018)  

Public [article]  inRevue internationale de géomatique > vol 28 n° 4 (octobre - décembre 2018) . - pp 389 - 407 Titre : Spatial discontinuities, health and mobility - What do the Google's POIs and tweets tell us about Bangkok's (Thailand) structures and spatial dynamics? Titre original : Que nous enseignent les Google POI et les tweets sur les structures et les dynamiques spatiels de Bangkok (Thailande) ? Type de document : Article/Communication Auteurs : Alexandre Cebeillac, Auteur ; Eric Daudé, Auteur ; Alain Vaguet, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 389 - 407 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] accès aux données localisées [Termes descripteurs IGN] Bangkok (Thaïlande) [Termes descripteurs IGN] cartographie des risques [Termes descripteurs IGN] contenu généré par les utilisateurs [Termes descripteurs IGN] données issues des réseaux sociaux [Termes descripteurs IGN] données spatiotemporelles [Termes descripteurs IGN] dynamique spatiale [Termes descripteurs IGN] épidémie [Termes descripteurs IGN] Google Apps [Termes descripteurs IGN] migration pendulaire [Termes descripteurs IGN] mobilité urbaine [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap [Termes descripteurs IGN] santé [Termes descripteurs IGN] trace numérique [Termes descripteurs IGN] ville Résumé : (auteur) Cet article étudie les fortes discontinuités spatiales dans les métropoles asiatiques et de leurs effets potentiels sur les populations en termes de santé. Les facteurs d’exposition aux risques varient en effet dans la vie des individus, que ce soit sur le temps long des migrations résidentielles ou le temps courts des mobilités quotidiennes. Dans le contexte des épidémies de dengue, c’est cette seconde modalité de la mobilité urbaine qui nous intéresse, car elle contribue à différencier les expositions au virus entre individus, au-delà de celles liées à leurs seuls lieux de résidence. Cette réflexion s’appuie sur l’exploration de jeux de données originaux qui permettent désormais de mieux caractériser les structures et les dynamiques dans des villes où le chercheur ne disposait pas, il y encore peu, de données spatialisées. La diffusion d’Internet, des smartphones et des applications ouvrant à la géolocalisation, a en effet contribué à renouveler les opportunités de recueil de données pour les chercheurs. Nous proposons dans cet article d’explorer les données issues de Google POI (Point Of Interest) et du réseau social Twitter pour dresser une typologie des activités de la ville de Bangkok et pour mieux en mesurer les pulsations par les mobilités quotidiennes qui s’y exercent. Numéro de notice : A2018-563 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3166/rig.2018.00062 date de publication en ligne : 18/03/2019 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2018.00062 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92228 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
047-2018041	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Adapting an existing semi-automatized image processing chain to enable Sentinel-2 data classification. / Hiyam Elbadri (2018) 

Public Titre : Adapting an existing semi-automatized image processing chain to enable Sentinel-2 data classification. Type de document : Mémoire Auteurs : Hiyam Elbadri, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 56 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e année Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes descripteurs IGN] analyse d'image orientée objet [Termes descripteurs IGN] carte thématique [Termes descripteurs IGN] chaîne de traitement [Termes descripteurs IGN] classification barycentrique [Termes descripteurs IGN] classification non dirigée [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes descripteurs IGN] épidémie [Termes descripteurs IGN] GRASS [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-MSI [Termes descripteurs IGN] maladie parasitaire [Termes descripteurs IGN] Ouganda [Termes descripteurs IGN] Python (langage de programmation) [Termes descripteurs IGN] R (langage) [Termes descripteurs IGN] restauration d'image [Termes descripteurs IGN] risque sanitaire [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] zone à risque Index. décimale : PROJET Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) Dans un contexte d’une crise épidémiologique dans les villes d’Afrique sub-saharienne, suivie d’une urbanisation croissante, il paraît essentiel de souligner les facteurs clés au développement de plusieurs maladies. C’est dans ce contexte que le projet REACT existe. Ce dernier a pour but de développer des outils afin de faciliter l’étude des maladies contagieuses telle que la malaria avec des techniques de télédétection. Dans le cadre de ce projet, mon rôle était de créer une chaîne automatisée pour des données de Sentinel 2. En premier lieu, il faut les télécharger puis les pré-traiter pour enfin terminer avec une chaîne déjà existante que je devais adapter et qui permet la classification des données Sentinel 2. Les deux chaînes ont été implémentées via un programme Python et se fondent sur l’utilisation de logiciels libres tels que Grass GIS et R. Dans le cadre du projet, l’étude est appliquée à la ville de Kampala dans l’Ouganda, ville présentant les caractéristiques citées précédemment. Cartographier une zone hétérogène telle que Kampala en utilisant des techniques liées à l’"Object Based Image Analysis" est une méthode efficace pour améliorer notre compréhension de la maladie de la malaria et ce, dans un but d’avoir une meilleure prévisibilité. On obtiendra d’abord une segmentation optimale en utilisant une approche non supervisée. Ensuite, en utilisant une classification liée à cette maladie, nous allons classifier notre image en utilisant 3 classifieurs : SVM Radial, Random Forest et K-nearest Neighbor. S’en suivra une analyse de la précision obtenue pour ces 3 classifieurs. Les résultats seront interprétés de telle sorte qu’on pourra en déduire où se situent les zones à risque de la maladie dans la zone d’étude englobant la ville de Kampala et ses environs. Note de contenu : Introduction 1- Internship Description 2- Data, Methods and Tools 3- Case Study 4- Results Conclusion Numéro de notice : 21826 Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : IGEAT (Université Libre de Bruxelles) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91333

Documents numériques

peut être téléchargé Adapting an existing semi-automatized... - pdf auteur Adobe Acrobat PDF

Movement analysis of free-grazing domestic ducks in Poyang Lake, China: a disease connection / Dian J. Prosser in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 5-6 (May - June 2016)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 30 n° 5-6 (May - June 2016) . - pp 869 - 880 Titre : Movement analysis of free-grazing domestic ducks in Poyang Lake, China: a disease connection Type de document : Article/Communication Auteurs : Dian J. Prosser, Auteur ; Eric C. Palm, Auteur ; John Y. Takekawa, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 869 - 880 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] Chine [Termes descripteurs IGN] élevage [Termes descripteurs IGN] épidémie [Termes descripteurs IGN] habitat animal [Termes descripteurs IGN] migration animale [Termes descripteurs IGN] mouvement brownien [Termes descripteurs IGN] oiseau [Termes descripteurs IGN] surveillance sanitaire Résumé : (Auteur) Previous work suggests domestic poultry are important contributors to the emergence and transmission of highly pathogenic avian influenza throughout Asia. In Poyang Lake, China, domestic duck production cycles are synchronized with arrival and departure of thousands of migratory wild birds in the area. During these periods, high densities of juvenile domestic ducks are in close proximity to migratory wild ducks, increasing the potential for the virus to be transmitted and subsequently disseminated via migration. In this paper, we use GPS dataloggers and dynamic Brownian bridge models to describe movements and habitat use of free-grazing domestic ducks in the Poyang Lake basin and identify specific areas that may have the highest risk of H5N1 transmission between domestic and wild birds. Specifically, we determine relative use by free-grazing domestic ducks of natural wetlands, which are the most heavily used areas by migratory wild ducks, and of rice paddies, which provide habitat for resident wild ducks and lower densities of migratory wild ducks. To our knowledge, this is the first movement study on domestic ducks, and our data show potential for free-grazing domestic ducks from farms located near natural wetlands to come in contact with wild waterfowl, thereby increasing the risk for disease transmission. This study provides an example of the importance of movement ecology studies in understanding dynamics such as disease transmission on a complicated landscape. Numéro de notice : A2016-287 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2015.1065496 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2015.1065496 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80866 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (2)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
079-2016032	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible
079-2016031	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible

CNES strategy: satellite data and modelling for public health: towards a cooperation with NASA / Murielle Lafaye in Geocarto international, vol 29 n° 5 - 6 (August - October 2014)  

Permalink

Cartes en mains contre Lili la tigresse / Françoise de Blomac in DécryptaGéo le mag, n° 152 (01/12/2013)

Permalink

Spatial modeling of the black death in Sweden / Lars Skog in Transactions in GIS, vol 17 n° 4 (August 2013)  

Permalink

Spatial approaches to modeling dispersion of communicable diseases : A review / L. Bian in Transactions in GIS, vol 17 n° 1 (February 2013)  

Permalink

A longitudinal study of malaria associated with deforestation in Sonitpur district of Assam, India / M. Nath in Geocarto international, vol 27 n° 1 (February 2012)  

Permalink

Spatial patterns and eco-epidemiological systems – part 1: multi-scale spatial modelling of the occurrence of Chagas disease insect vectors / Emmanuel Roux in Geospatial Health, vol 6 n° 1 (November 2011)  

Permalink

Spatial patterns and eco-epidemiological systems – part 2: multi-scale spatial modelling of the occurrence of Chagas disease insect vectors / Emmanuel Roux in Geospatial Health, vol 6 n° 1 (November 2011)  

Permalink

Resurgence of measles in the French military forces in 2010 / A. Mayet in European Journal of Clinical Microbiology & Infectious Diseases, vol 30 n° 8 (August 2011)  

Permalink

Gestion des risques de santé en milieu urbain : une orientation géostatistique et géospatiale d'un système multi-agents / Roland Ngom in Géomatique expert, n° 70 (01/09/2009) 

Permalink

Réalisation d'un modèle contingent à base d'agents pour simuler des épidémies de peste à Madagascar : le modèle SIMPEST / Dominique Badariotti in Revue internationale de géomatique, vol 19 n° 3 (septembre - novembre 2009)

Permalink